今天我們來講一講在云計算年度行業(yè)大會上被多次提及的邊緣計算，受到了整個行業(yè)關(guān)注，造成如此受關(guān)注的原因，一方面是由于近年來云計算的持續(xù)火爆，另一方面確實存在一些媒體、公眾號等的炒作現(xiàn)象。

當(dāng)然，在如今5G大規(guī)模商用的持續(xù)醞釀、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)進一步推廣的情況下，邊緣計算也被推到大眾的眼前。

邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣計算服務(wù)，滿足應(yīng)用的實時性和數(shù)據(jù)保護等方面的需求。

邊緣計算已經(jīng)存在了一些年，近年隨著云計算的飛速發(fā)展，邊緣計算也在快速興起，未來幾年將迎來爆發(fā)式的增長。邊緣計算主要是為了配合通信、存儲或安全等應(yīng)用而存在的，它在實際應(yīng)用過程中可能形成一些新的產(chǎn)品。

邊緣計算與云計算各有所長，云計算擅長全局性、非實時、長周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，能夠在長期維護、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢；而邊緣計算更適用局部性、實時、短周期數(shù)據(jù)的處理與分析，能更好的支持本地業(yè)務(wù)的實時智能化決策。

邊緣計算的出現(xiàn)就是為了彌補現(xiàn)階段云計算所面臨的一些短板，配合、促進云計算的發(fā)展。因此，邊緣計算與云計算之間不是替代關(guān)系，而是互補協(xié)同關(guān)系。

邊緣計算與云計算需要通過緊密協(xié)同工作才能更好的滿足各種需求場景的匹配，從而放大邊緣計算和云計算兩者的應(yīng)用價值。 

在現(xiàn)如今的云市場上，云計算的巨頭們依托云計算先發(fā)優(yōu)勢，將云計算技術(shù)下沉到邊緣側(cè)， 都在大力發(fā)展邊緣計算。

工業(yè)企業(yè)依托豐富的工業(yè)場景，也在開展邊緣計算的實踐。電信運營商為了迎接5G的市場機遇，全面部署邊緣節(jié)點，為布局5G基礎(chǔ)設(shè)施打好基礎(chǔ)。

在國際上，云計算巨頭亞馬遜、微軟和谷歌都已經(jīng)推出了相關(guān)邊緣計算產(chǎn)品。 

亞馬遜推出AWS Greengrass功能軟件，將 AWS 擴展到設(shè)備上，在本地處理終端生成的數(shù)據(jù)，同時仍然可以使用云來進行管理，進行數(shù)據(jù)分析和持久的存儲； 微軟發(fā)布 Azure IoT Edge 邊緣側(cè)產(chǎn)品，將云分析擴展到邊緣設(shè)備，支持離線使用，同時聚焦邊緣側(cè)人工智能應(yīng)用；谷歌也在2018年推出了硬件芯片 Edge TPU和軟件堆棧Cloud IoT Edge，可將數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)功能擴展到邊緣設(shè)備，使設(shè)備能夠?qū)碜云鋫鞲衅鞯臄?shù)據(jù)進行實時操作，并在本地進行結(jié)果預(yù)測。

在國內(nèi)，阿里、騰訊等也推出了相應(yīng)的邊緣計算產(chǎn)品。

阿里推出 Link IoT Edge平臺，它可以部署在不同量級的智能設(shè)備和計算節(jié)點中。通過定義物體模型來連接不同協(xié)議、不同數(shù)據(jù)格式的設(shè)備，提供安全可靠、低延時、低成本、易擴展的本地計算服務(wù)。

 騰訊針對邊緣計算推出了 CDN Edge，將數(shù)據(jù)中心的服務(wù)下沉至CDN 邊緣節(jié)點，以最低的延遲響應(yīng)終端用戶，同時降低用戶數(shù)據(jù)中心的計算壓力和網(wǎng)絡(luò)負載。

Gartner曾于2017年發(fā)布的一項調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，84%的企業(yè)將在四年內(nèi)將邊緣計算納入企業(yè)規(guī)劃。由于邊緣計算解決了“最后一公里”云計算應(yīng)用的供應(yīng)問題，成為了云計算在未來發(fā)展中的重要落地支撐，邊緣計算與云計算勢必彼此融合，來到“云邊協(xié)同”的新階段。 

云計算與邊緣計算是如何具體協(xié)同呢？以物聯(lián)網(wǎng)場景舉例。物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)都上傳到云端進行處理，會對云端造成巨大的壓力，為分擔(dān)中心云節(jié)點的壓力，邊緣計算節(jié)點可以負責(zé)自己范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)計算和存儲工作。

然而，大多數(shù)的數(shù)據(jù)并不是一次性數(shù)據(jù)，那些經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)仍需要從邊緣節(jié)點匯聚到中心云，中心云做大數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)共享，同時進行算法模型的訓(xùn)練和升級，升級后的算法推送到前端，使前端設(shè)備更新和升級，完成自主學(xué)習(xí)閉環(huán)。同時，這些數(shù)據(jù)也有備份的需要，當(dāng)邊緣計算過程中出現(xiàn)意外情況，存儲在云端的數(shù)據(jù)也不會丟失。

對于邊緣計算來說，不同于把大量的資源整合的云計算平臺，邊緣云平臺更是一個分布式的平臺，因此云邊協(xié)同的特征是邊緣計算的主要特征之一，而云邊協(xié)同包含了各種協(xié)議和功能，涉及到了云計算的方方面面，因此在邊緣計算的發(fā)展過程中，云邊協(xié)同的功能實現(xiàn)情況成了影響邊緣計算的重要因素。

邊緣計算和云計算并不是互相排斥的關(guān)系，二者相互促進，共同發(fā)展的，邊緣計算在未來的發(fā)展中會與云計算相互融合，進入到云邊協(xié)同的新階段，在中心端學(xué)習(xí)，在邊緣端執(zhí)行來處理復(fù)雜的問題，在處理好安全性、帶寬、復(fù)雜性等方面的問題后，云邊協(xié)同勢必在生產(chǎn)中占據(jù)舉足輕重的位置，大放異彩！